Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？&nb
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2023-08-24 13:07:37
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# 使用 PySpark 与 Scikit-Learn 进行聚类分析
聚类是数据挖掘和机器学习中的一种无监督学习技术，常用于将相似的数据点归为一组。在海量数据中，如何快速有效地进行聚类分析是许多数据科学家面临的一个重要问题。PySpark 和 Scikit-Learn 是两个流行的工具，它们能够完美结合，实现高效的聚类分析。本文将介绍如何在这些工具中实施聚类，并提供具体的代码示例。
## 1.
# PySpark实现聚类的步骤
在PySpark中实现聚类可以使用MLlib库中的KMeans算法。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 特征提取和转换 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 预测聚类 |
| 6 | 评估模型 |
## 1. 导入必要的库
```pytho
原创
2024-05-24 06:07:20
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# 使用 PySpark 实现层次聚类
层次聚类是一种常见的聚类分析方法，旨在通过构建层次结构（树状图）来理解数据中的聚类关系。在这个教程中，我将指导你如何使用 PySpark 进行层次聚类。整个过程可以分为几个步骤，下面的表格展示了这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 环境配置 |
| 2 | 数据准备 |
| 3 | 数据预处理
4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类
机器学习的主要领域之一是无监督学习领域。主要思想是在我们的数据中找到一种模式，而不需要像监督学习那样的标签的先验知识。它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。一种比较流行的算法是K均值算法(以及熟悉的EM算法)。在这个算法中，我们在迭代过程中调整K个质心来找到我们的clusters。听起来不错吧？但主要问题是：1)它假设数据的形状(圆球，径向基)。2)有时需要多次重启才能找到
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2024-05-30 09:00:36
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# 使用PySpark实现谱聚类
随着大数据时代的到来，如何高效地处理和分析海量数据成为了一个研究热点。谱聚类（Spectral Clustering）是一种有效的聚类算法，广泛应用于图像分割、社交网络分析等领域。本文将介绍如何使用PySpark实现谱聚类，并提供代码示例和详细的流程图。
## 什么是谱聚类？
谱聚类是一种基于图论的方法，它通过图的拉普拉斯矩阵的特征值分解，将数据映射到低维空
# Pyspark 层次聚类示例
在本教程中，我们将学习如何使用 Pyspark 实现层次聚类。层次聚类是一种将数据分层组织成聚类的技术，非常适合数据分析和模式识别。以下是完成这项工作的流程：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------------
原创
2024-10-27 05:45:44
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from pyspark.ml.clustering import BisectingKMeansfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\
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2023-01-13 00:14:02
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# 使用 PySpark 进行聚类分析
聚类是一种常见的数据分析技术，旨在将数据点分组，使得同一组内部的数据点相似度较高，而不同组之间的数据点相似度较低。在这篇文章中，我们将使用 PySpark 的 MLlib 库对一些用户数据进行聚类分析，以便将用户根据其购买行为进行分组。
## 问题背景
假设我们有一个电子商务平台，记录了用户的购买行为数据，包括用户ID、商品类别、购买时间和购买金额等信
高斯混合聚类(GMM)及代码实现by 2017-03-20 郭昱良 机器学习算法与Python学习通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一
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2023-09-08 08:56:26
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根据训练样本是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习（这里我们不考虑半监督学习）。聚类算法是典型的无监督学习算法，它是对事务自动归类的一种算法，在聚类算法中利用样本的标签，将具有相似属性的事物聚集到一类中。 一、常用的相似性度量 K-Means算法（K-均值算法）是基
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2023-09-25 13:01:29
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本节内容：KMEANS算法概述KMEANS工作流程KMEANS迭代可视化展示使用Kmeans进行图像压缩 1、KMEANS算法概述 2、KMEANS工作流程：假设k=2,分为两簇，①先随机选取两个点作为质心；（初始值的选取很重要，进行多次k均值，看初值，在取平均）②再计算每个样本点到质心的距离，选择距离短的质心作为一类；③质心进行重新定位（向量各维取平均）；④重新计
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2024-01-10 11:12:45
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## PySpark聚类和可视化
### 导言
PySpark是一个用于大数据处理的Python库，它基于Apache Spark框架。聚类是一种常用的数据挖掘技术，用于将数据集划分为不同的群组。在本文中，我将介绍如何使用PySpark实现聚类算法并将结果进行可视化。
### 整体流程
下表展示了实现“PySpark聚类和可视化”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-09-13 07:09:40
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一、kmeans聚类import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import re
pd.set_option('max_columns', 600)
pd.set_option('max_rows', 500)
from sklearn.manifold
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2023-06-21 22:29:47
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疑问谱聚类的概念谱聚类是一种针对图结构的聚类方法，将每个点都看作是一个图结构上的点，所以，判断两个点是否属于同一类的依据就是，两个点在图结构上是否有边相连，可以是直接相连也可以是间接相连。本质上就是一个图切割问题。什么是谱（Spectral ）谱（spectral）就是指矩阵的特征值那么谱与图的联系究竟是什么首先我们知道 图结构 可以用邻接矩阵 / 相似矩阵来表示，通过矩阵就能清楚图的结构信息，具
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2023-10-05 16:20:28
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聚类分析 聚类是一种无监督的分类方法。我们可以对变量聚类或者样本聚类，从而达到将相似性大的样本或变量分到一类，组内区分度较小，组间区分度大的目的。 聚类的方法，也会根据聚类的目的分为若干种，一种是基于变量的聚类，比如层次聚类，另一种是基于样本的聚类，比如k-means，还有基于密度的聚类(dbscan)这里主要分享最近学习和因为一些需求新写的代码部分----k-means和层次聚类。层次聚类 可以
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2023-12-07 07:11:24
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使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化2018-05-317,826对于无监督学习来说，聚类算法对于数据挖掘、NLP处理等方向都有着非常重要的地位。常见的聚类算法比如K-means、BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)、GMM(Gaussian mixture model)、GAA
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2024-01-10 16:31:23
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R语言聚类K划分1、 随机生成3个簇点> c1=cbind(rnorm(20,2,1),rnorm(20,2,1))> c2=cbind(rnorm(20,3,2),rnorm(20,15,3))> c3=cbind(rnorm(20,20,2),rnorm(20,20,3))> v=rbind(c1,c2,c3)在图中看看这三个簇的分布> plot(v) 如图，&n
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2014-05-09 22:50:00
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